Vision-R1
类R1强化学习迁移到视觉定位!全开源Vision-R1将图文大模型性能提升50%
图文大模型通常采用「预训练 监督微调」的两阶段范式进行训练,以强化其指令跟随能力。 受语言领域的启发,多模态偏好优化技术凭借其在数据效率和性能增益方面的优势,被广泛用于对齐人类偏好。 目前,该技术主要依赖高质量的偏好数据标注和精准的奖励模型训练来提升模型表现。
DeepSeek-R1的方法迁移到多模态大模型-开源Vision-R1实现方法思路
刚开始琢磨使用DeepSeek-R1风格训练多模态R1模型,就看到这个工作,本文一起看看,供参考。 先提出问题,仅靠 RL 是否足以激励 MLLM 的推理能力? 结论:不能,因为如果 RL 能有效激励推理能力,Vision-R1-Zero 应该表现出生成复杂 CoT 的能力,并在基准测试中提升准确率。
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